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표제지

목차

제1장 서론 9

1.1. 연구배경 9

1.2. 연구목적 11

1.3. 연구범위 13

1.4. 논문의 구성 15

제2장 이론적 배경 16

2.1. 공차(Tolerance) 16

2.1.1. 공차 일반론 16

2.1.2. 기하 공차(Geometric Tolerance) 18

2.1.3. 곡면 프로파일 기하 공차 21

2.2. 3차원 공간 데이터와 모델 21

2.2.1. 공간 데이터의 정의와 모델 21

2.2.2. 차의 분산(Variogram) 25

2.3. 크리깅(Kriging) 28

2.3.1. 단순 크리깅(Simple Kriging) 기법 29

2.3.2. 정규 크리깅(Ordinary Kriging) 기법 31

2.3.3. 일반 크리깅(Universal Kriging) 기법 34

제3장 선행연구 37

3.1. 기하 공차 측정 및 측정점에 대한 선행 연구 37

3.2. 크리깅 기법을 이용한 선행 연구 40

제4장 연구 방법 및 전개 43

4.1. 본 연구의 가정 43

4.2. 전개 순서 45

4.3. 3D 곡면 모델 및 데이터의 생성 방법 49

4.4. 측정점 수 축소 방법 51

4.5. 기하 공차의 평가 방법 52

제5장 이론적 베리오그램과 크리깅 기법의 선택 54

5.1. 이론적 베리오그램 모델 선택 54

5.2. 크리깅 기법 선택 56

제6장 기하 공차 측정 방법 전개와 분석 60

6.1. 곡면의 형상에 따른 측정점 선택 60

6.2. 측정점 축소 61

6.3. 기하 형상 유사도 67

6.4. 지역적 최대점, 최소점의 위치 검증 69

6.5. 연구 대상 곡면의 기하 공차 평가 71

제7장 결론 및 추후 연구과제 74

7.1. 연구의 성과 및 의의 74

7.2. 연구의 한계 및 추후 연구과제 75

부록 A. Program Screenshots 77

참고문헌 81

영문초록(ABSTRACT) 87

〈표 2.1〉 Geometric tolerance ANSI symbols 19

〈표 3.1〉 Comparison of previous studies 41

〈표 4.1〉 List of control points 50

〈표 5.1〉 Sill, range, nugget of experimental variogram 55

〈표 5.2〉 Double kriging results 59

〈표 6.1〉 Sill in each step 66

[그림 1.1] Heat transfer of chip having concave surface 10

[그림 1.2] Study summary 14

[그림 2.1] Relationship between cost and tolerance 17

[그림 2.2] Presentation of surface profile geometric tolerance 22

[그림 2.3] General form of semi-variogram and relationship among sill, nugget effective range 24

[그림 4.1] Assumption 1 44

[그림 4.2] Flowchart of measuring method 46

[그림 4.3] Allowed surface profile tolerance at the maximum point 48

[그림 4.4] Surface Model : view 1 49

[그림 4.5] Surface Model : view 2 50

[그림 4.6] Median filtering approach vs. modified median filtering approach(* : height(z) of machined surface) 52

[그림 5.1] Sphere model variogram and LSQ fitting 55

[그림 5.2] Exponential model variogram and LSQ fitting 55

[그림 5.3] Gaussian model variogram and LSQ fitting 56

[그림 5.4] Data plotting 57

[그림 5.5] Double kriging result plotting : simple kriging 57

[그림 5.6] Double kriging result plotting : ordinary kriging 58

[그림 5.7] Double kriging result plotting : universal kriging 58

[그림 6.1] Convex with sharp point 60

[그림 6.2] Convex with sharp point : kriging result 61

[그림 6.3] Data plotting : original data 62

[그림 6.4] Data plotting : the first reduction(step1) 62

[그림 6.5] Predicted 3D plotting : the first reduction(step1) 63

[그림 6.6] Data plotting : the second reduction(step2) 63

[그림 6.7] Predicted 3D plotting : the second reduction(step2) 64

[그림 6.8] Data plotting : the third reduction(step3) 64

[그림 6.9] Predicted 3D plotting : the third reduction(step3) 65

I그림 6.10] Data plotting : the fourth reduction(step4) 65

[그림 6.11] Predicted 3D plotting : the fourth reduction(step4) 66

[그림 6.12] Allowance of geometric tolerance 68

[그림 6.13] Comparison geometric similarity to real tolerance 70

[그림 6.14] Original NURBS surface and predicted surface 71

[그림 6.15] Difference of two surfaces 72

[그림 A.1] Screenshot 1 77

[그림 A.2] Screenshot 2 78

[그림 A.3] Screenshot 3 79

[그림 A.4] Screenshot 4 80

초록보기

The measuring time required to inspect a machined part using a CMM, especially for a given form or profile tolerance must be short as much as possible. It can be achieved by a smaller number of sample points obtained from a machined surface. In this paper, variogram models and kriging models, both are well-known, are evaluated in terms of the degrees of prediction accuracy for a given NURBS surface and machined surface. The Gaussian variogram model and ordinary kriging model are utilized for predicting the machined surface profile. For faster inspection, the number of sample data is reduced by using a modified median filtering based on both models. Finally, both maximum and minimum points on a machined surface are searched for inspecting a given tolerance range by using the geometric similarity and a sphere. This research can be valuable for the cases of a 3-axis CMM instead of using an expensive 5-axis CMM.

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